본 연구는 플리커에 게시된 사진 게시물에 대한 공간적 분석을 통하여 서울을 방문한 관광객의 주요 관광지와 문화권별 관광 특성을 분석하였다. 서울 시내에 2013년 1월 1일부터 2017년 12월 31일 사이에 플리커의 지오태깅된 데이터를 수집하고, 전체 사용자를 관광객과 거주자로 분류하였다. 이후, 관광객이 주로 방문하는 지역인 RoA를 도출하여 RoA 방문 경향을 분석하였다. 아울러 서울 시내 문화권별 관광객이 많이 방문하는 핫스팟 지역 또한 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 총 167,410건 이였으며, 사용자 수는 3,921명이었다. 이후 RoA를 도출하기 위하여 DBSCAN 알고리즘을 통하여 서울 전체에 11개, 종로 내부에 12개의 RoA를 도출하였다. 서울 전체에 종로, 홍대, 남산, 신촌, 강남역, 코엑스, 이태원, 잠실, 가로수길, 전쟁기념관, 대학로 RoA가 도출되었으며, 종로 내부의 경우에는 경복궁, 명동, 광화문, 동대문, 북촌, 시청, 창덕궁, 인사동, 남대문, 광장시장, 창경궁, 감고당길에서 RoA가 도출되었다. 이후 문화권별 관광객의 관광 경향의 차이를 확인하기 위하여 아시아권, 미주권, 유럽권 관광객의 관광 추이를 확인하였으며, 문화권별로 각각 상이한 핫스팟 지역이 나타난 것을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 발생핫스팟(EHSA)를 통하여 관광객 추이의 시공간적 변화를 확인하였다.

감성 분석은 글을 통해 작성자의 주관적인 생각이나 느낌을 분석하는 방법으로 효과적인 감성 분석을 위해서는 감성 단어 극성 사전 구축이 필수적이다. 본 논문은 효율적인 한국어 극성 사전 구축을 위해 우리가 개발한 크라우드소싱 기반 게임을 소개한다. 먼저, 크롤러를 이용해 인터넷 커 뮤니티에서 말뭉치들을 수집했고, Twitter 형태소를 이용해 수집한 말뭉치를 형태소별로 분류하고 단어화했다. 이 단어들은 모바일 플랫폼 기반 태깅 게임 형태로 제공되어 게임플레이를 통해 플레 이어들이 자발적으로 단어들의 극성을 선택하고 결과가 데이터 베이스에 축적되도록 게임이 설계 되었다. 현재까지 약 1200여개의 단어들의 극성을 태깅하였으며, 향후 좀 더 많은 감성 단어 데이 터들을 축적함으로써 특히 게임 도메인에서 한국어 감성 분석 연구에 기여할 것으로 기대한다.